ソフトウェア品質運用

ソフトウェア品質運用（SWQOps）チームは、Waymo Driver の安全性、信頼性、品質を確保するうえで中心的な役割を担っています。Waymo の使命は、AI をよりいっそう駆使して適応性と拡張性に優れた運用体制を構築し、Waymo の自律走行車両サービスを自信を持って導入し、成長させていくために欠かせない重要な知見を提供することです。

このチームが Waymo の成功に不可欠な理由:

Waymo は前例のない成長を遂げており、新たな都市への進出（目標は 2026 年末までに約 20 都市）と、新たな車両プラットフォームの導入を急速に進めています。SWQOps、特に Waymo のテクニカル スペシャリストは、この事業拡大の取り組みにおいて重要な役割を果たし、安全かつ効率的なスケールアップを可能にする存在なのです。SWQOps チームは以下の分野の最前線に立っています。

• Waymo Driver 全体を対象とした、単一の自動化されたエンドツーエンドの機械学習フライホイールの開発を支援します。このフライホイールが成功すれば、Waymo の技術を拡張するうえで中核的な原動力となり、運行設計領域の迅速な拡大、走行上の問題の迅速な解決、そして Waymo Driver の保守と改善に必要なエンジニアリング作業の大幅な削減が可能になります。
• 新規導入のリスク軽減: SWQOps チームは、走行イベントの綿密なトリアージ、問題の発見、継続的な現場の監視を通じて、早期警告と重要な知見を提供します。この「ライダー オンリー問題検出への早期介入」により、特に新しく複雑な環境において、運用上のレジリエンスと安全性が確保されます。これは、Waymo が複数の新しい都市に進出し、W12 のようなプラットフォームを拡大していくうえで非常に重要です。
• 市場拡大の促進: 当チームは、初期の都市評価（OK2Plan）から運用規模の拡大（OK2Scale）まで、Waymo の市場参入フレームワークのあらゆる段階に深く関わっています。重要なマイルストーンの達成を阻害する要因を取り除き、市場拡大の速度低下を防ぐために必要なデータ分析、ポリシー策定、品質保証を提供します。
• エンジニアリングのスピード向上: パフォーマンス評価、問題の詳細な調査、データセットのキュレーションといった重要な業務を担うことで、SWQOps チームは Waymo のエンジニアリング チーム、システム エンジニアリング チーム、シミュレーション チーム、データ サイエンス チームと緊密に連携し、各チームが Waymo Driver の開発と改善という本来の業務に集中できるようにします。

日々の役割と責任（最大 6 項目まで）。

• エンジニアリング部門と連携して、最先端の機械学習（ML）および生成 AI（Gen-AI）のモデルとツールを設計、テスト、導入することで、問題の発見と検出、トリアージ効率、品質保証における大幅な改善を推進します。
• 法規制遵守チームと連携し、日本とアジアの運転に関する報告要件を運用化します。
• AI を活用した分析情報と従来のトリアージ シグナルを利用して、路上で発生する新たな問題の傾向、新しいリスクシナリオ、エッジケースを積極的に特定します。ML モデルの出力によって強化された、問題の発見と監視のためのデータ駆動型戦略を開発、改善します。
• AI / ML の開発と、AI / ML が運用される現場との間で、重要な橋渡し役を担います。AI ツールと分析情報をベンダーの日常的なワークフローに統合するための新しいポリシー、ガイドライン、標準作業手順を定義し、文書化します。
• 人間と AI が生成した出力の両方に対して、堅牢な品質管理プロセスを設計および実装します。メタ品質チェックを実行して、ベンダーの作業の整合性を検証し、人間とモデルの両方のパフォーマンスを向上させるためのフィードバックを提供します。
• Waymo のソフトウェア品質運用に関する専門家として活動し、関係者、プログラム リード、ベンダーチームと緊密に連携し、品質プロセスにおける AI / ML の進歩のシームレスな導入と最大限の効果を実現します。新しいスコープ、プラットフォーム、および走行シグナルに関する技術ポリシー、ガイドライン、標準作業手順の作成と更新において、信頼できる情報源となります。

この職種に求められる「必須」の最低限の経験、スキル、資質（測定可能または具体的な内容で）（最大 6 項目まで）。

• 技術系、法務系の学士号（BA / BS）、または同等の経験
• 法規制遵守、自律走行車の資格認定、またはその他の関連分野で 7 年以上の経験があり、法的要件の評価と運用化に関する実績があること
• データの準備やトレーニングから、検証、導入、継続的な監視まで、機械学習開発ライフサイクルの全段階において高いレベルで支援できる能力
• 新しい概念をすばやく学習して実装し、独自のツールを活用できる能力運転の規則や規制を十分に理解していること
• ペースが速く、ストレスの多い環境下でも、適切な判断力を維持しながら働いてきた実績
• 多様でダイナミックな職場環境において、幅広い人々と効果的に協働できる優れたコミュニケーション能力と対人スキル

この職種に歓迎される「あればなおよい」経験、スキル、資質（最大 6 項目まで）。

• オフショア チームまたは複数の現地オペレーション拠点との協働経験
• LLM / トランスフォーマー モデル、および / またはロボット工学分野における機械学習の専門知識や経験
• 法的報告要件を業務上の期待値に落とし込んだ経験
• 新規および改良されたソリューションの開発において、成果分析と顧客への直接コンサルティングに専門知識を活かせること
• タスク計画と時間管理の基本スキルを備え、自発的に行動できる能力があること
• データセットの品質保証、バイアス検出、エッジケース シナリオのテスト、統計指標を使用したパフォーマンス評価など、ML のテストと検証に関する経験

出張要件（該当する場合）。

• なし